Fugu-MT 論文翻訳(概要): Estimating Gaussian Copulas with Missing Data

論文の概要: Estimating Gaussian Copulas with Missing Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05565v1
Date: Fri, 14 Jan 2022 17:20:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-17 14:35:32.842895
Title: Estimating Gaussian Copulas with Missing Data
Title（参考訳）: 欠損データを用いたガウスコピュラスの推定
Authors: Maximilian Kertel and Markus Pauly
Abstract要約: 半パラメトリックなモデリングにより、境界面上の事前仮定を回避する方法を示す。このアルゴリズムによって得られた共同分布は、既存の方法よりも基礎的な分布にかなり近い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this work we present a rigorous application of the Expectation Maximization algorithm to determine the marginal distributions and the dependence structure in a Gaussian copula model with missing data. We further show how to circumvent a priori assumptions on the marginals with semiparametric modelling. The joint distribution learned through this algorithm is considerably closer to the underlying distribution than existing methods.
Abstract（参考訳）: 本研究では,データ不足を伴うガウスコーパスモデルにおける限界分布と依存構造を決定するために,期待最大化アルゴリズムの厳密な応用を提案する。さらに,半パラメトリックモデリングによる辺縁上の事前仮定を回避する方法を示す。このアルゴリズムによって得られた共同分布は、既存の方法よりも基礎的な分布にかなり近い。

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